什么是人工智能人工智能的应用有哪些
什么是人工智能？人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能的应用有哪些实际应用：机器视觉：指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，还有航天应用等。…研究范畴…自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法人类思维方式…应用领域…智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂等
应用领域语音识别领域。除了大家已较为熟悉的科大讯飞输入法，一家叫作云知声的人工智能公司，最近开发了智能医疗语音录入系统，采用了国内面向医疗领域的智能“语音识别”技术，能实时准确地将语音转换成文本。这项应用不仅能避免复制粘贴操作，增加病历输入安全性，而且可以节省医生的时间。目前，一些医院已应用了这一技术。
金融智能投资领域。所谓智能投（资）顾（问），即利用计算机的算法优化理财资产配置。目前，国内进行智能投顾业务的企业已经超过20家，其面向的服务群体，就是那些并不十分富有、却有强烈资产配置需求的人群。
中国的BAT（百度、阿里、腾讯）都已涉足人工智能。2016年，“百度大脑”项目正式启动，致力于打造综合的人工智能平台；阿里巴巴推出了人工智能项目“ET”，未来将具备感知能力，并在交通、工业、健康等领域输出决策；腾讯已将人工智能的相关技术，应用于QQ、金融、微信业务板块。
而其他诸多企业都在开发人工智能的“对话机器人”（相当于“虚拟助理”），如微软的“小娜”、谷歌的“Allo”、苹果的Siri、百度的“度秘”等。
什么是嵌入式人工智能，它的实际应用
什么是嵌入式人工智能，它的实际应用百度大脑、语音搜索、图像、广告跟搜索排序及自动驾驶，用一句简单的话来概括就是在云端基于大数据、大计算做人工智能，这看起来是人工智能的主流。什么叫嵌入式人工智能？它不是说在云端通过联网，在数据中心的大规模的计算去实现人工智能，而是说在本地计算，在不联网的情况下面实时的做环境感知，做人机交互，做决策控制。大家想想看，尤其是在自动驾驶这样一个场景下面，如果突然一个小朋友横穿马路，我们还要把信号传到云端做处理做决策，这可能会有灾难性的，如果网络条件不稳定怎么办？所以说在这样的场景下面，实际上嵌入式人工智能就是完全低功耗的本地化的计算，实际上是成为一个必须。同样在很多场景下面我们都需要这种嵌入式人工智能的解决方案。这里面包括从软件、从硬件甚至从处理器的架构重新定义怎么去实现低功耗、高性能的计算。主要应用的场景毫无疑问第一个是自动驾驶；第二个叫smartlive。下一个能够影响世界影响人们的变革，最大的产业机会在什么地方？我个人是非常认可这样一个观点，这是麦肯锡跟布隆伯格的报告说2030年基本上每十辆车里面其中有四辆是有一定程度上的自动驾驶，这里面当然包括有可能是辅助驾驶，甚至2030年应该可以实现高速上的全自动驾驶甚至非高速的自动驾驶。当然在中国我们面临一个非常大的产业机会是因为我们有庞大的市场，我们的汽车市场已经是世界第一大了。但是还有一个令人比较尴尬的数据是说，在全世界范围内每十万人的交通事故的死亡率，我们同时也是世界最高的，这一点让我觉得很尴尬，我以为我们会比墨西哥、印度好一些，但其实不是。怎么样通过技术变革使得交通出行首先是更加安全，其次是更加便捷，然后才是更加有趣，这是在这里我想跟大家探讨的话题。大家回想一下在70年代80年代的时候，打电话是什么状况？那时候打电话通常是有个接线员，接线员大概记住了200-300个地址，这个地址就是插孔，帮你插上去，很像今天的出租车司机，你告诉他中国大饭店，他记住了大饭店的地址带你过来。后来发生了什么事情？发生了程控交换机，这样的变化就是从人工到自动变化实际上带来一个庞大的产业，它实际上让电信行业完全的被重构，比如今天我们看到有网络设备商、运营商、终端设备的制造商都被庞大。比如我们可以看提供基础设施的网络设备商，从爱立信到今天中国的华为。华为已经成为产业界的巨无霸。
人工智能物联网（AIoT）是什么这些技术与应用从中获益
在这篇文章中，我们将解释人工智能物联网（AIoT）等智能联网设备的增长趋势，以及一些得益于 AIoT 的技术和应用。在下一篇文章中，她将讲述如何在MCU上实现AIoT。
在过去十年中，从医疗设备、家庭和建筑自动化到工业自动化，物联网 (IoT) 设备的数量呈爆炸式增长。可穿戴设备、传感器、电器和医疗监视器等设备都是联网的，能够收集和共享大量数据。根据国际数据公司 (IDC) 的一项预测估计：到 2025 年，将有 416 亿个互联的物联网设备或“物”，它们将产生 79.4 ZB的数据。
造成这种增长的一个关键是无处不在的无线连接，无线连接允许事物之间的互联并将它们连接到互联网。这种超连接具有很多优点：自动化控制、允许设备之间的轻松通信和数据共享。它还允许收集和共享大量的数据，并用这些数据做出智能决策。随着互联设备数量的增加，生成的数据量也在增加。 IDC 预测：在 2018-2025年间，这些设备产生的数据量的复合年增长率将达到 28.7%。
人工智能 (AI) 逻辑上能够让物联网更好地发挥作用。物联网终端设备可以内置智能功能，使它们不仅可以收集和共享数据，还可以分析数据、从中学习、做出决策并采取行动，而整个过程无需任何人工干预。人工智能和物联网的结合(AIoT)创造了“智能”设备，这些设备能从生成的数据中学习并自主做出决策。新的 AI 技术正在实现边缘智能，并可以显著降低与云分析相关的需求和成本。人工智能技术有望帮助物联网发挥最大的潜力。
图 1：AIoT 的六要素。
AIoT 可以让计算更接近数据产生的地方。在边缘设备上运行的人工智能技术可以自动处理并分析从传感器和其他物联网设备上生成的数据——例如温度、压力、湿度、振动或声音——并使用这些信息做出决策和执行操作。
为什么要将人工智能置于边缘？过去，由于机器学习模型的复杂性，人工智能应用主要在云端运行。但是由于缺乏可靠的高带宽连接，有些应用需要在设备上运行模型，也有些应用本身就无法在云端运行。这些应用可能需要快速的、实时的操作，由于其延迟而无法在云端运行。此类应用（例如虚拟助手、工业控制、人脸识别或医疗设备）需要快速实时的响应，不能承受云端的延迟。此外，人们也可能对云端数据的安全性和隐私性存在担忧，因此本地设备上存储和处理数据的需求会增加。云连接和云服务可能很昂贵，而且还会拉高与其相关的设备或服务的成本。
因此，边缘 AI 具有自主性、低延迟、低功耗、低带宽要求、低成本和高安全性的优势，这使其对新兴应用更具吸引力。在边缘设备上增加计算能力可以优化人工智能。人工智能可用于许多物联网应用，例如振动分析、语音处理、图像分类和计算机视觉，这些应用需要结合使用机器学习与 DSP 计算和推理。
物联网中的人工智能——市场的驱动因素和市场趋势AIoT 可让用户将原始IoT数据转换为有用的信息，使系统可以从这些数据中学习并基于此做出决策。 MarketsandMarkets 预测，全球人工智能在物联网市场的规模从 2019 年的 51 亿美元将增长到 2024 年的 162 亿美元。推动市场发展的主要因素是有效地处理大量实时数据，并从物联网设备中获取有价值的信息、进行实时监控、增强用户体验并减少维护成本和停机时间。
近年来的各种市场报告都表明：物联网终端设备越来越多地采用人工智能技术，企业从发展云端人工智能转向了边缘人工智能，以减少延迟和成本，并实现实时监控。物联网领域的许多科技公司都在大力投资人工智能，用于开发新的“智能”产品、提高业务效率并使用数据来深入业务洞察和增强客户体验。
此外，以人工智能为核心的物联网初创企业获得的投资和并购正在快速增长。而且，亚马逊、IBM、微软和Oracle等物联网平台供应商正在为他们的通用和工业物联网平台集成人工智能功能。
AIoT的优势提高运行效率：AIoT 可以处理和检测人眼发现不了的实时运行数据中的模式，并可使用该数据随时设置运行条件，从而优化业务成果。因此，人工智能可以帮助优化生产流程并改善工作流程，从而提高工作效率并降低运营成本。
改善风险管理：人工智能可以帮助机构用数据及时辨别风险，并利用这些信息优化流程，以提高安全性和减少损失，并做出更明智的业务决策。可利用人工智能降低风险的应用包括预测航空公司的机械故障和检测工厂车间的安全风险。
提供新产品和新服务：能够从大量数据中处理和提取信息，帮助开发新技术，例如语音识别、人脸识别和预测分析。这些新创建的功能可被用于许多应用，例如在交付服务、灾难搜索和救援行动中使用的机器人、智能视频门铃、语音虚拟助手以及车辆或建筑自动化系统的预测维护等等。
缩短意外停机时间：在制造业中，设备故障导致的机器意外停机可能对业务造成极大影响。预测性维护可以通过分析机器数据并主动安排维护来避免设备故障，从而减少意外停机的发生率和成本。
改善用户体验：在零售环境中，AIoT 有助于定制专属购物体验，并根据客户信息、人口统计信息和客户行为提供个性化推荐。
降低产品成本：通过将分析和决策带到边缘进行处理，人工智能有助于减少需要传输到云的数据量，从而降低与云连接和云服务相关的成本。
应用AIoT有助于或将有助于哪些类型的应用发展？以下是一些例子。
农业 AIoT：农业是可以从 AIoT 中受益的关键领域之一。 AI 用于创建智能系统，可根据天气条件、用水量、温度和作物/土壤条件调整参数。对来自传感器的数据进行分析，用于在作物选择、肥料、灌溉和害虫防治方面做出最佳决策。人工智能帮助农民提高产量，并利用资源进行季节性预测和天气预测，以便作物规划。带有人工智能的计算机视觉将被用于监控农作物，识别问题区域并在必要时发出警报。
图 2：农业中的人工智能和机器人技术。
机器人：在制造业和消费产品中的机器非常适合搭载人工智能。搭载传感器的真空吸尘器机器人，可以收集环境数据并使用人工智能来决定空间中的行进路线。同样，用于灾区重建、包装/食品配送或搜救行动的机器人可以利用人工智能来感知复杂的（有时会是恶劣的）环境，并相应地调整机器人的反应。具有识别面部和人类情绪能力的机器人也可以被用在零售业中，用于导购并丰富购物体验。
工业自动化：带有人工智能的计算机视觉可提高装配线上的质量控制并进行异常检测。人工智能还有助于对机器进行预测性维护，避免机器停机、延长机器寿命并降低制造成本。机器人可用于生产车间或仓库，用于移动包裹、协助装配过程、检查产品质量并执行重复性、高精度的任务。
图 3：工业自动化中的人工智能
自动驾驶汽车：结合了物联网和人工智能的自动驾驶汽车可自行导航，应对不断变化的交通、天气或道路状况、预测行人的行为。人工智能还可根据收集到的数据来评估车辆状况，并为车辆维护提供预测性建议。
图 4：汽车人工智能
建筑/家庭自动化：AIoT 可以根据建筑的使用情况和用户偏好数据调整照明和气候控制，从而帮助公司降低能源成本并提高建筑物的能源效率。预测性维护（利用了建筑健康系统的诊断数据）允许按需维修而不是按计划维修，从而帮助公司节省成本。他们还可以在系统故障发生之前进行预警，并进行调整以获得最佳性能。 AI 还可以使用摄像头传感器进行自动访问控制。
智慧城市：通过AIoT收集和分析来自传感器和物联网设备的大量数据，并提取用于实时调整的信息，可以创建更高效的城市、维护城市基础设施并改善社区公共服务。人工智能的实际应用包括废物管理、停车管理、交通管理和智能照明等公共服务。例如，无人机可用于实时监控交通，其数据可用于调整交通信号灯或车道分配和管理，以减少交通拥堵，所有这些都无需人工干预。同样，也可以在垃圾箱上安装传感器，在垃圾箱已满时提醒清洁工来清空垃圾，从而降低成本。
运输和物流：人工智能可应用于车队管理，提供预测性维护。它可以实时监控车队，并根据从 GPS 跟踪器和传感器收集的数据对车辆进行维护。人工智能还可以通过实时导航帮助车队运营商降低燃料成本、关注车辆维护并识别驾驶员的危险行为。
零售管理：人工智能可以通过两种方式应用于零售。人工智能和预测性分析可以收集和分析大量数据，零售商可以使用这些信息进行预测，并做出准确的、基于数据的业务决策。AIoT可以使用客户信息、人口统计数据和行为分析，为购物者提供个性化推荐，并改善商店运营、产品放置策略、客户服务和整体用户体验。零售机器人可以提供导购服务并提高客户体验。
图 5：零售业的人工智能
医疗保健：医疗保健中的 AIoT可用于多种应用，例如通过分析成像数据来检测和诊断疾病、通过传感器远程监控患者情况并在发现异常时报警、通过分析 EHR（电子病历）预测患者的疾病风险和药物的相互作用。此外，机器人手术系统可以执行或协助非常复杂和高精度的手术，并使微创手术成为可能。
AI是物联网的未来AIoT 正在发展新的应用和用例，并将帮助 IoT 发挥其最大潜力。 AIoT 可应用于智能城市、工业自动化、医疗、农业和智能家居等各种市场。我们将持续看到更多将人工智能纳入物联网终端的应用，越来越多的制造商将把人工智能作为重要的投资领域。
(参考原文：WhatistheAIofthings(AIoT)？)
责编：AmyGuan
本文为《电子工程专辑》2021年10月刊杂志文章，版权所有，禁止转载。点击申请免费杂志订阅